Штучний інтелект продовжує революціонізувати співпрацю між покупцями та постачальниками та управління інформацією, пропонуючи компаніям трансформаційні можливості для оптимізації ланцюгів постачання.
Застосування штучного інтелекту в цій області виходить за рамки традиційних випадків використання, зосереджуючись на стратегічному узгодженні, прийнятті рішень, орієнтованих на дані, і зменшенні ризиків. Нижче наведено кілька способів, за допомогою яких технологія створює стійкі та гнучкі екосистеми ланцюга поставок.
Спільне прогнозування попиту. Прогнозування з підтримкою штучного інтелекту надає прогнозну інформацію на основі історичних даних, ринкових тенденцій і збоїв у реальному часі. Наприклад, один роздрібний продавець ділиться з постачальниками прогнозами попиту, створеними штучним інтелектом, для узгодження графіків виробництва та рівня запасів. У цьому випадку система штучного інтелекту може аналізувати моделі купівлі споживачів і сезонні коливання, щоб передбачити попит на новий продукт.
Як реалізувати:
- Розгортайте моделі машинного навчання, навчені на історичних даних про продажі та запаси.
- Використовуйте канали даних у реальному часі з ринкових тенденцій і соціальних мереж, щоб уточнити прогнози.
- Створюйте портали постачальників, де обмінюються прогнозами, згенерованими штучним інтелектом, що полегшує спільне планування.
Такий підхід гарантує, що постачальники готові задовольнити попит, мінімізуючи дефіцит і перевиробництво.
Динамічний скоринг ризиків при виборі постачальника. Моделі штучного інтелекту можуть аналізувати такі змінні, як фінансова стабільність, геополітичні умови та історичні показники. Якщо група закупівель оцінює потенційних постачальників на предмет високого ризику, система штучного інтелекту збирає дані з публічних записів, звітів про аналіз ринку та документів, наданих постачальниками, для розрахунку балів ризику для кожного постачальника.
Як реалізувати:
- Інтегруйте інструменти ШІ зі сторонніми постачальниками даних для аналізу ризиків.
- Розробіть інформаційні панелі оцінки ризиків, де менеджери із закупівель зможуть імітувати різні сценарії постачальників.
- Використовуйте показники ризику для диверсифікації портфелів постачальників, віддаючи пріоритет постачальникам із низьким рівнем ризику та високою вартістю.
Динамічне підрахунок ризиків забезпечує збалансовану мережу постачальників, здатну витримувати збої.
Програми розвитку постачальників на основі ШІ. ШІ може виявити прогалини в можливостях і порекомендувати цілеспрямовані заходи. Одна заявка передбачає, що автомобільна компанія використовує ШІ для оцінки технічної та операційної зрілості своїх постачальників. Наприклад, це може підкреслити низький рівень впровадження автоматизації постачальником і рекомендувати спеціальні навчальні програми для подолання розриву.
Як реалізувати:
- Аналізуйте дані про продуктивність постачальника за допомогою моделей ШІ, щоб визначити сфери, які потребують покращення.
- Розгортайте навчальні платформи на основі штучного інтелекту, щоб надавати персоналізовані навчальні матеріали.
- Встановіть періодичні оцінки для вимірювання ефективності програм розвитку.
Поєднуючи можливості постачальника з цілями організації, такі програми сприяють довгостроковим партнерствам.
Управління розумними контрактами. ШІ може автоматизувати угоди з постачальниками. Теоретичний сценарій використання передбачає, що логістична фірма автоматизує умови оплати на основі термінів доставки та стандартів якості. Системи штучного інтелекту відстежують показники продуктивності та ініціюють виплати, коли виконуються заздалегідь визначені умови.
Як реалізувати:
- Співпрацюйте з юридичними та ІТ-командами, щоб визначити параметри контракту.
- Інтегруйте технологію блокчейн для безпечного та захищеного від втручання виконання контракту.
- Використовуйте ШІ для поточного аналізу контрактів, виявлення відхилень або порушень відповідності.
Це забезпечує прозорість, зменшує затримки та зміцнює довіру постачальників.
Проактивне зниження ризиків постачальника. ШІ чудово справляється з виявленням сигналів раннього попередження про біду постачальника. Наприклад, фармацевтична компанія проводить моніторинг геополітичного середовища регіону постачальника. Якщо штучний інтелект передбачить потенційні збої через нормативні зміни, компанія може створити запаси або визначити альтернативні джерела.
Як реалізувати:
- Створіть системи штучного інтелекту, які збирають дані з новинних видань, урядових звітів і галузевих тенденцій.
- Навчіть прогностичні моделі для визначення порогових значень ризику та створення сповіщень для команд із закупівель.
- Співпрацюйте з постачальниками для розробки планів на випадок непередбачених ситуацій, забезпечуючи мінімальні збої.
Це створює більш стійкий ланцюжок поставок, здатний адаптуватися до непередбачених викликів.
Моніторинг продуктивності в реальному часі. Системи ШІ можуть відстежувати такі показники, як точність доставки, швидкість реагування та якість. Компанія споживчої електроніки може використовувати штучний інтелект для аналізу рівня дефектів у багатьох постачальників. На основі висновків компанія може перерозподілити замовлення найкращим постачальникам.
Як реалізувати:
- Розгорніть датчики Інтернету речей у критичних точках взаємодії для збору даних у реальному часі.
- Використовуйте аналітичні платформи на основі штучного інтелекту, щоб створювати інформаційні панелі продуктивності.
- Створіть цикли зворотного зв’язку, за допомогою яких постачальники отримають рекомендації щодо вдосконалення на основі даних.
Моніторинг у режимі реального часу сприяє постійному вдосконаленню та зміцнює відносини з постачальниками.
Симуляція сценарію для співпраці постачальників. Варіант використання включає в себе глобальний бренд одягу, який використовує штучний інтелект, щоб оцінити вплив дефіциту сировини. Симуляція дає уявлення про диверсифікацію стратегій пошуку та оптимізацію виробництва.
Як реалізувати:
- Розробіть моделі штучного інтелекту, які включають такі змінні, як час виконання замовлення постачальником, затримки транспортування та витрати на сировину.
- Виконайте моделювання, щоб перевірити стійкість мереж постачальників за різних умов.
- Співпрацюйте з постачальниками для впровадження висновків, забезпечуючи спільний підхід до зменшення ризиків.
Симуляції сценаріїв підвищують готовність, покращуючи загальну гнучкість ланцюжка поставок.
Покращена співпраця між покупцями та постачальниками через платформи обміну даними. Приклад: технологічна компанія використовує ШІ для обміну прогнозами попиту, статусами замовлень і рівнями запасів зі своїми постачальниками через безпечну платформу.
Як реалізувати:
- Інвестуйте в хмарні платформи ШІ, які централізують дані від багатьох зацікавлених сторін.
- Забезпечте безпеку даних і відповідність галузевим стандартам.
- Використовуйте аналітику штучного інтелекту, щоб генерувати інформацію та сприяти спільному прийняттю рішень.
Демократизуючи доступ до важливої інформації, платформи обміну даними створюють міцніші, засновані на довірі партнерства.
Варіанти використання штучного інтелекту у співпраці постачальників і управлінні інформацією ілюструють його потенціал для трансформації операцій ланцюга постачання. Від прогнозування попиту та управління ризиками до смарт-контрактів і моніторингу продуктивності, системи на основі ШІ створюють більш гнучкі, прозорі та стійкі ланцюжки поставок. Операціоналізація цих варіантів використання вимагає стратегічного підходу, зосередженого на якості даних, міжфункціональній співпраці та постійному вдосконаленні моделей ШІ. Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, їхнє застосування в управлінні ланцюгами поставок переосмислить те, як організації співпрацюють із постачальниками, створюючи цінність завдяки інноваціям та ефективності.
Мега Чаудхарі є старшим менеджером компанії Deloitte Consulting. Погляди, висловлені тут, є її власними і не відображають погляди її нинішніх чи попередніх роботодавців.
![[Photo source = Samsung Electronics]](https://positivim.com.ua/wp-content/uploads/2024/12/Оскільки-до-події-Galaxy-Unpacked-випуск-продукту-залишився-приблизно-місяць.png)
